本文重点 这次主要介绍一种点云对齐的方法,多视数据最近迭代(ICP)对齐是最常用的点云对齐方法,为了提高对齐的精度及稳定性我们使用一种基于移动最小二乘(MLS)曲面的ICP多视数据对齐方法.该方法无需对数据进行额外的去噪和数据分割.对于优化噪声点的点云对齐可以采用本方法进行点云对齐。 1 多视数据相 ...
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2018-09-15 00:43:13
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图像平滑也称模糊或滤波。 高频是图像中灰度变化剧烈点，低频是图像中灰度变化不大的点。 4.4.1 盒滤波 4.4.2均值滤波 一个点邻域内像素平均值代替该点灰度。均值滤波实现：blur调用盒滤波器，它们都是典型的线性滤波器。 算法简单，计算速度快，但不能很好地保护图像细节，图像去噪同时破坏了图像的细 ...
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2018-08-24 22:13:29
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在图像采集和生成中会不可避免的引入噪声，图像噪声是指存在于图像数据中的不必要的或多余的干扰信息，这对我们对图像信息的提取造成干扰，所以要进行去噪声处理，常见的去除噪声的方法有均值滤波、中值滤波、高斯滤波等，这一篇要实现的是均值滤波。 均值滤波的方法是将图像数据生成3x3的矩阵或是5x5等其他模板，然 ...
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2018-08-23 22:17:12
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基于SVM的字母验证码识别 摘要 本文研究的问题是包含数字和字母的字符验证码的识别。我们采用的是传统的字符分割识别方法，首先将图像中的字符分割出来，然后再对单字符进行识别。首先通过图像的初步去噪、滤波、形态学操作等一系列预处理过程，我们能够将图像中的噪点去除掉。为了将字符分割开来，我们利用Kmean ...
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2018-07-11 01:05:47
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推文： OpenCV学习(7) 分水岭算法(1)（原理简介简单明了） OpenCV-Python教程:31.分水岭算法对图像进行分割（步骤讲解不错） 使用分水岭算法进行图像分割 （一）获取灰度图像，二值化图像，进行形态学操作，消除噪点 （二）在距离变换前加上一步操作：通过对上面形态学去噪点后的图像， ...
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2018-07-09 14:16:37
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在实际的工程应用中，所分析的信号可能包含许多尖峰或突变部分，并且噪声也不是平稳的白噪声。 对这种信号的降噪处理，用传统的傅立叶变换分析，显得无能为力，因为它不能给出信号在某个时间点上的变化情况。 通常情况下有用信号表现为低频部分或是一些比较平稳的信号,而噪声信号则表现为高频的信号。 处理 小波系数！ ...
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2018-07-06 01:26:59
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Autoencoder：机器学习中的自动编码器，这篇文章里面用的是去噪编码器，坊间称之为denoise autoencoder(DAE)，在sc-RNAseq中除去dropout的噪声是非常理想的一种模型。 Therefore，这篇文章已经发表在了NC的18年预印本上，证明其方法和文章质量很是不错。 ...
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2018-06-18 15:09:01
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原图： 第一种方法： 结果： 第二种方法： 处理效果随着： 中的n的值变化，结果： 还有干扰线的去除：这里有个C#的代码，我学习的这个 https://www.cnblogs.com/fuchongjundream/p/5403193.html ...
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2018-06-06 18:16:22
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这里介绍一下文本预处理中常用的操作： １．英文统一小写 ２．分词 ３．去噪 两种方式 （１）去停用词 包括中英文标点符号、以及噪音词，参考附录[1] （２）只保留指定词典中的词 这个词典与任务强相关，通常是当前任务重点关注的特征词 其中，为了保证分词的结果是我们想要的，通常需要调整jieba词典： ...
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2018-05-29 12:33:14
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1. 频率域去噪基本实现思想：首先将原始图像通过一些积分变换，将其变换到频率域，接着再通过频率域对其进行操作，得到的结果再反变换到空间域中，进而使图像得到增强。根据傅里叶频谱的特性可得到，图像的平均灰度级对应于频率为0成分，当从傅里叶变换的原点离开时，图像的慢变化分量对应着低频滤波，比如一幅图像中较 ...
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2018-05-26 12:59:52
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